【摘 要】
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针对以依赖性作为属性重要性度量的约简算法效率较低、不能有效处理不一致信息系统的问题,提出一种时间复杂度为O（｜A｜2｜U｜）、基于错误分类率（ER）的快速约简算法。根据等价类计算的包
【基金项目】
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安徽省科技厅基金资助项目“面向科技服务体系基于BI技术的决策支持系统的研究与应用”（0012021A）
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针对以依赖性作为属性重要性度量的约简算法效率较低、不能有效处理不一致信息系统的问题,提出一种时间复杂度为O（｜A｜2｜U｜）、基于错误分类率（ER）的快速约简算法。根据等价类计算的包含关系和正区域与属性个数的单调关系,采用ER作为属性重要性的度量。在UCI数据集合上测试该算法,结果证明了其有效性。
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